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Enregistrement W2576140020 · doi:10.1109/ic3d.2016.7823446

The effects of depth warping on perceived acceleration in stereoscopic animation

2016· article· en· W2576140020 sur OpenAlexafffund
Sidrah Laldin, Laurie M. Wilcox, Robert S. Allison

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Imaging Technologies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésStereoscopyParallaxComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceDepth perceptionAccelerationImage warpingBinocular disparityComputer graphics (images)PerceptionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stereoscopic media produce the sensation of depth through differences between the images presented to the two eyes. These differences arise from binocular parallax which in turn is caused by the separation of the cameras used to capture the scene. Creators of stereoscopic media face the challenge of depicting compelling depth while restricting the amount of parallax to a comfortable range. To address this tradeoff, stereoscopic warping or depth adjustment algorithms are used in the post-production process to selectively increase or decrease the depth in specific regions. This process modifies the image's depth-to-parallax mapping to suit the desired parallax range. As the depth is adjusted using non-linear parallax re-mapping functions, the geometric stereoscopic space is distorted. In addition, the relative expansion or compression of stereoscopic space should theoretically affect the perceived acceleration of an object passing through that region. Here we evaluate this prediction and determine if stereoscopic warping affects viewers' perception of acceleration. Observers judged the perceived acceleration of an approaching object (a toy helicopter) moving in depth through a complex stereoscopic 3D scene. The helicopter flew at one of two altitudes, either ground level or camera level. For each altitude, stereoscopic animations were produced under three depth re-mapping conditions (i) compressive, (ii) expansive, and (iii) zero (no re-mapping) for a total of six test conditions. We predicted that expansive depth re-mapping would produce a bias toward perceiving deceleration of the approaching helicopter, while compressive depth remapping would result in a bias toward seeing acceleration. However, there were no significant differences in the amount or direction of bias between the re-mapping conditions. We did find a significant effect of the helicopter altitude, such that there was little bias in acceleration judgements when the helicopter moved at ground level but a significant bias towards reporting acceleration when the helicopter moved at camera level. This result is consistent with the proposal that observers can make use of additional monocular (2D) cues in the ground level condition to improve their acceleration estimates. The lack of an effect of depth re-mapping suggests that viewers have considerable tolerance to depth distortions resulting from stereoscopic post-processing. These results have important implications for effective post-production and quality assurance for stereoscopic 3D content creation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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